کراس توثیق

کراس-ویلیڈیشن ایک ایسا طریقہ ہے جس میں ایک ڈیٹا سیٹ کو ذیلی سیٹوں میں تقسیم کیا جاتا ہے، اور ماڈل کی درستگی کی توثیق کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ عام طور پر، اس میں ڈیٹا کو ٹریننگ سیٹ اور ٹیسٹنگ سیٹ میں تقسیم کرنا شامل ہے۔ ماڈل ٹریننگ سیٹ کا استعمال کرتے ہوئے فٹ ہے اور پھر ٹیسٹنگ سیٹ کے ساتھ اس کی جانچ کی جاتی ہے۔

کراس توثیق ایک ماڈل کی درستگی اور وشوسنییتا کی پیمائش کے لیے ایک اہم ٹول ہے۔ یہ اوور فٹنگ کو کم کرنے میں مدد کرتا ہے، جو اس وقت ہوتا ہے جب کوئی ماڈل حد سے زیادہ پیچیدہ ہوتا ہے اور اسے تربیت دینے کے لیے استعمال کیے جانے والے ڈیٹا کے بہت قریب سے فٹ بیٹھتا ہے۔ اس سے ماڈل کے لیے ڈیٹا کے لیے درست پیشین گوئیاں کرنا مزید مشکل ہو جاتا ہے جو اس نے پہلے نہیں دیکھا تھا۔ کراس توثیق اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ ماڈل اتنا لچکدار ہے کہ اوور فٹنگ کے بغیر مختلف ڈیٹا کو عام کیا جا سکے۔

کراس توثیق کی سب سے آسان شکل k-fold کراس توثیق ہے۔ اس تکنیک میں ڈیٹا سیٹ کو k سب سیٹس میں تقسیم کرنا شامل ہے، جہاں k فولڈز کی تعداد ہے۔ ہر فولڈ کو ایک بار ماڈل کا جائزہ لینے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ ماڈل کا اندازہ اوسط غلطی کا حساب لگا کر کیا جاتا ہے۔ ڈیٹاسیٹ کے سائز اور تربیتی مثالوں کی تعداد کے لحاظ سے فولڈز کی تعداد مختلف ہو سکتی ہے۔

کراس-ویلیڈیشن ماڈل کی درستگی کا جائزہ لینے اور پیشین گوئیوں کی وشوسنییتا کو بہتر بنانے کے لیے ایک اہم تکنیک ہے۔ یہ تکنیک مختلف شعبوں میں استعمال ہوتی ہے، بشمول مشین لرننگ، ڈیٹا سائنس، اور سائبر سیکیورٹی۔ ڈیٹاسیٹ کو تقسیم کرکے اور ایک منظم توثیق کی اسکیم کا استعمال کرتے ہوئے، محققین اس بات کی تصدیق کر سکتے ہیں کہ ماڈل درست ہے اور اسے تربیت دینے کے لیے استعمال کیے گئے ڈیٹا سے زیادہ فٹ نہیں ہے۔